在軟件與編程工具領域，格物斯坦構建了多層級開源生態。是基于Scratch2.0深度優化的Gscratch圖形化編程軟件，不僅保留拖拽積木式編程的易用性，更創新性地加入硬件交互模塊，可直接控制開源機器人執行動作，并支持圖形化代碼一鍵轉換為ArduinoC語言，為高階學習者提供平滑過渡路徑。同時，公司適配國際主流開源框架，如集成ROS（RobotOperatingSystem）開發套件，提供傳感器驅動、運動控制等底層庫函數，高中生可通過Python或C++編寫自主導航算法，在Gazebo仿真環境中預演機器人行為，再部署至實體硬件驗證。這種“虛擬-實體”聯動的開發模式大幅降低了機器人算法的試錯成本。GScratch軟件繼承Scratch特性，新增硬件交互模塊，支持Arduino語言轉化。兼容各種開源信息

格物斯坦通過線上社區（OMO平臺） 與賽事活動構建創新網絡：學生可共享3D模型、代碼庫（如“全自動象棋機器人”開源方案），復用成熟模塊聚焦功能優化，避免“重復造輪”；企業如優必選、宇樹科技基于其硬件架構二次開發，將傳統需500萬元投入的機械臂原型壓縮至單人5天完成，推動創客成果向產業轉化；全球開發者通過OpenLoong社區協作優化ROS驅動包，形成“個體創造-群體迭代”的飛輪效應。格物斯坦開源系列的本質，是以工業級的精度（0.01mm結構件）支撐教育級的容錯，以分層的工具鏈（點讀筆→ROS）匹配認知躍遷（具象→抽象→創造），通過開源生態將碎片化創意整合為系統性解決方案。這種結合不僅讓小學生能在48小時內完成聲控家居機器人原型，更讓創客教育從“興趣工坊”升維為“未來工程師的孵化器”——在這里，每個孩子既是問題的發現者，也是變革的創造者。刷卡編程開源編程創客教育技術普惠：開源硬件降低高階機器人開發門檻。

格物斯坦開源系列的傳感器與執行器擁有多模態感知：集成超聲測距、巡線傳感器、紅外遙控模塊，部分型號配備表情面板實現人機交互。高精度舵機：扭矩范圍0.15-20kg·cm，支持位置反饋與動態調參，滿足仿生機器人關節精細控制需求。擴展接口：提供I2C、UART、GPIO等接口，兼容第三方傳感器（如溫濕度、光敏）及執行器（如氣動機械爪）。格物斯坦金屬開源機器人系列以工業級精度硬件（0.01mm公差）+全棧式編程生態（圖形化至ROS）為主，覆蓋從K12工程啟蒙到高校科研的全鏈條需求。其技術參數強調擴展性與兼容性，教學場景則深度融合跨學科問題解決與真實社會議題，真正踐行“讓創造沒有圍墻”的開源精神。

開源系列鮮明的特質在于其全棧開放的設計哲學。硬件上，產品采用鋁合金機身，支持快速拆裝，機械結構、電子模塊、軟件接口均遵循模塊化設計原則。這種設計不僅賦予產品工業級的耐用性，更讓學習者能像工程師一樣自由組合傳感器、控制器與執行器，例如通過兼容Arduino擴展板接入溫濕度傳感器或舵機，或將Scratch圖形化程序無縫轉化為Arduino代碼進行底層優化。軟件層面，Gscratch編程平臺在繼承Scratch 2.0易用性的同時，深度整合了硬件交互模塊——學生拖拽“超聲波避障”積木塊時，實際是在操控GC-500控制器驅動真實傳感器，而平臺提供的“代碼可視化”功能可一鍵將圖形程序轉為C語言，實現從可視化編程到工業級開發的平滑過渡。這種“圖形化入門、代碼級深入”的雙軌設計，既降低了學習門檻，又為高階探索保留了空間。開源系列采用??鋁合金結構件??，工業級0.01mm公差精度，支持反復拆裝不變形。

格物斯坦的物理量傳感器以動態感知為重點，包括：力學感知模塊：如荷重傳感器、應變加速度傳感器，可測量0.1-50kg范圍內的壓力變化，精度達滿量程±0.05%，用于機械臂抓取力控制或摩天輪承重實驗；空間定位單元：超聲測距傳感器、巡線傳感器，構成機器人避障與路徑規劃的基礎；運動狀態器件：陀螺儀與加速度計融合模塊，支撐仿生機器人的動態平衡控制。環境量傳感器則聚焦跨學科場景融合：光敏傳感器基于光導效應，支持環境光強分級（如0-1000lux分檔），應用于智能燈控系統與植物生長監測；溫濕度復合傳感器采用陶瓷濕敏電容與擴散硅技術，溫度范圍-30℃~70℃，濕度檢測精度±3%，用于農業溫室自動調控項目；氣敏組件如MQN型氣敏電阻，可檢測CO?、甲烷等氣體濃度，結合TiO?氧濃度傳感器，成為環保監測機器人的重點。生物信號傳感器體現技術普惠：腦電波模塊通過專注力閾值觸發指令，將α波強度轉化為機器人速度參數，應用于特殊兒童康復訓練；表情面板集成LED陣列與觸摸感應，支持情緒化人機交互。“顏色分類系統”融合OpenCV與機械臂控制，實現毫米級分揀精度。0基礎學習開源技術

OpenLoong社區共享3D模型與代碼庫，避免“重復造輪子”。兼容各種開源信息

這些開源項目不僅需掌握多自由度機械結構設計，更需貫通機械動力學、傳感融合與AI算法，將創客想法轉化為可部署的工業級原型，為科研或職業發展鋪路。全周期教育理念的深層邏輯格物斯坦的年齡分層背后是“具象→抽象→創造”的認知躍遷路徑：幼兒通過物理交互建立邏輯原點，兒童在圖形化編程中理解系統關聯，青少年則借工業級工具實現自主創新。這一路徑與中國青少年智力發展特征深度咬合——例如山區學生通過土壤濕度傳感與機械臂開發農業機器人，城市高中生用腦機接口模塊為特殊兒童設計康復工具——讓技術普惠成為創造力民主化的引擎。隨著“格物”具身智能平臺的拓展，該開源生態將持續降低高階機器人開發門檻，讓每個年齡段的探索者都能成為未來智能社會的構建者。兼容各種開源信息